<\/p>\n
Cz\u0119sto mo\u017cesz chcie\u0107 pogrupowa\u0107 i zagregowa\u0107 wiele kolumn ramki danych pand.<\/span><\/p>\n Na szcz\u0119\u015bcie mo\u017cna to \u0142atwo zrobi\u0107, korzystaj\u0105c z funkcji pandy .groupby()<\/a> i .agg()<\/a> .<\/span><\/p>\n W tym samouczku wyja\u015bniono kilka przyk\u0142ad\u00f3w praktycznego wykorzystania tych funkcji.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pand:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak grupowa\u0107 wed\u0142ug kolumn \u201ezesp\u00f3\u0142\u201d i \u201epozycja\u201d i znajdowa\u0107 \u015brednie podania:<\/span><\/p>\n Dane wyj\u015bciowe m\u00f3wi\u0105 nam:<\/span><\/p>\n I tak dalej.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 poni\u017cszego kodu, aby zmieni\u0107 nazwy kolumn wynikowej ramki DataFrame:<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce u\u017cywamy tej samej ramki DataFrame pand, co w poprzednim przyk\u0142adzie:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak znale\u017a\u0107 median\u0119 i maksymaln\u0105 liczb\u0119 zbi\u00f3rek, pogrupowanych w kolumnach \u201ezesp\u00f3\u0142\u201d i \u201epozycja\u201d:<\/span><\/p>\n Dane wyj\u015bciowe m\u00f3wi\u0105 nam:<\/span><\/p>\n I tak dalej.<\/span><\/p>\n Jak filtrowa\u0107 ramk\u0119 danych Pandas pod wieloma warunkami<\/a> Cz\u0119sto mo\u017cesz chcie\u0107 pogrupowa\u0107 i zagregowa\u0107 wiele kolumn ramki danych pand. Na szcz\u0119\u015bcie mo\u017cna to \u0142atwo zrobi\u0107, korzystaj\u0105c z funkcji pandy .groupby() i .agg() . W tym samouczku wyja\u015bniono kilka przyk\u0142ad\u00f3w praktycznego wykorzystania tych funkcji. Przyk\u0142ad 1: Pogrupuj wed\u0142ug dw\u00f3ch kolumn i znajd\u017a \u015bredni\u0105 Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pand: import pandas as pd […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-982","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Przyk\u0142ad 1: Pogrupuj wed\u0142ug dw\u00f3ch kolumn i znajd\u017a \u015bredni\u0105<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'team': ['A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'M', 'M', 'M'],\n 'position': ['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'F', 'C', 'C'],\n 'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9],\n 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position assists rebounds\n0 AG 5 11\n1 BG 7 8\n2 BF 7 10\n3 BG 8 6\n4 BF 5 6\n5 MF 7 9\n6 MC 6 6\n7 MC 9 10\n<\/strong><\/pre>\n df. groupby<\/span> (['team', 'position']). agg<\/span> ({'assists': ['mean']}). reset_index<\/span> ()\n\n\n team position assists\n mean\n0 A G 5.0\n1 B F 6.0\n2 B G 7.5\n3 M C 7.5\n4M F 7.0\n<\/strong><\/pre>\n\n
#group by team and position and find mean assists<\/span>\nnew = df. groupby<\/span> (['team', 'position']). agg<\/span> ({'assists': ['mean']}). reset_index<\/span> ()\n\n#rename columns<\/span>\nnew.columns = ['team', 'pos', 'mean_assists']\n\n#view DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (new)\n\n\tteam pos mean_assists\n0 A G 5.0\n1 B F 6.0\n2 B G 7.5\n3 M C 7.5\n4M F 7.0<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 2: Grupuj wed\u0142ug dw\u00f3ch kolumn i znajd\u017a wiele statystyk<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'team': ['A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'M', 'M', 'M'],\n 'position': ['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'F', 'C', 'C'],\n 'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9],\n 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10]})<\/strong><\/pre>\n df. groupby<\/span> (['team', 'position']). agg<\/span> ({'rebounds': ['median', 'max']}). reset_index<\/span> ()\n\n\n team position rebounds\n median max\n0 A G 11 11\n1 B F 8 10\n2 B G 7 8\n3 M C 8 10\n4 M F 9 9\n<\/strong><\/pre>\n\n
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak policzy\u0107 brakuj\u0105ce warto\u015bci w Pandas DataFrame<\/a>
Jak uk\u0142ada\u0107 wiele ramek danych Pand<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"